일단 모 교수님은 아마도 자기 삶 내에 진짜 사람같은 인공지능이 나올거라 기대하고 있었지만 딱 나 죽은 다음에 나올 것 같다고 크아앙 한거 같아요 


흔히 이미지 프로세스 (고전이 된 영상분류) 기법에서 자주 사용하는 cnn 학습이래요. 


1. 데이터빨 

결국 인공지능은 데이터를 가지고 학습하는 패턴이라 모수 데이터가 별로면 아웃풋도 별로에요 

데이터를 4배 늘리기 위해 4방향으로 돌려서 작업하는 기법도 쓰지만 데이터에서 완전 새로운 데이터를 만들어 가지고 새로운 학습으로 넣는 강력한 이론은 '확증편향' 요놈 때문에 박사들이 저 문제 해결하기 전 까진 어림도 없음 ㅋㅋ 


2. 결국 할 수 있는건 하나에요 

그림 ai는 그림만 

채팅 ai는 채팅만 

영상분석 ai는 영상분석만 해요 

특정 ai의 모델 설계가 그대로 다른 분야에 갈 수 있지만, 그래봤자 그 모델의 한계를 넘지를 못해요. 대부분은 그 모델이 다른 분야 가면 개같이 멸망함 


3. 연산력의 가치 

지금 돌리는 그림 ai는 성능을 얼마나 요구할지는 모르겠는데 돈받고 팔 정도면 waifu 2x보다 비교도 안되는 네트워크 사용량(데이터 긁어야 하니까, 아닌가 이미 데이터는 다 가져왔나) 그리고 연산력이 필요할 거에요. 

그 연산력이 시간당 1200W + 2천만원으로 5년간 쓰는게 가능한 그래픽카드 의 가치를 할지는 몰?루 


그래픽카드 2천만원인 이유는... 저런데선 가속특화 전용모델을 보통 쓰더라고요. 개인 gpu도 못하는건 아니지만; 


아무튼 ai는 우리가 뇌를 알기 전 까지는 신스 같은건 안나오지만 대신 사람 머리로는 처리하기 힘든 복잡한 전문(?)작업 영역에 대해선 개같이 멸망을 할거에요. 


그리고 그런 인공지능이 세상에 많이 있으면 사람 머리에 cpu 박을꺼 뻔한거 같으니 적당히 살아요 


그러니 빨랑 ai 학자들이 관심 안가지는 asmr 영역에서 한탕해야... 호다닥